В этом разделе собраны кейсы по разработке RAG-систем, которые демонстрируют, как технология Retrieval-Augmented Generation помогает компаниям автоматизировать обработку данных и улучшать качество ответов искусственного интеллекта.
Отдельно представлены кейсы разработки локальной RAG системы, где решения внедрялись в инфраструктуру заказчика без использования облачных сервисов. Такой подход позволяет повысить безопасность данных, сохранить контроль над информационными потоками и адаптировать систему под внутренние требования компании.
Мы рассматриваем проекты, в которых RAG применялась для поиска информации в корпоративных базах, создания интеллектуальных помощников, оптимизации работы чат-ботов и поддержки внутренних сервисов. В каждом кейсе подробно описаны задачи, архитектура решения, выбор инструментов, процесс интеграции и достигнутые результаты.
Примеры показывают, как правильно выстроить пайплайн — от индексации данных и настройки поисковых алгоритмов до генерации точных и релевантных ответов на пользовательские запросы. Также уделено внимание вопросам масштабирования, оптимизации скорости отклика и качества выдачи.